En esta tesis se presentan formalismos para modelar la dinámica de conocimiento en bases de creencias de agentes que son parte de un sistema multi-agente. En el contexto de sistemas multi-agente, un agente puede a menudo recibir información a través de informantes. Estos informantes son agentes independientes que tienen sus propios intereses y, por lo tanto, podrían no ser completamente fiables. Es natural para un agente creerle más a un informante que a otro. Es por esto que en nuestro trabajo se propondrá la organización de los informantes en un orden parcial que compara la credibilidad de los mismos. De esta manera, esta tesis se enfoca en revisión de creencias con múltiples fuentes (MSBR: Multi-Source Belief Revision), proponiendo un modelo completo de cambio basado en informantes. La dinámica del conocimiento es modelada por la teoría de cambio de creencias, la cual busca mostrar cómo quedan constituidas las creencias de un agente después de recibir cierta información externa. Existen diferentes modelos de cambio en la teoría de cambio de creencias. Uno de sus principales referentes, el modelo AGM [AGM85], distingue claramente tres operaciones de cambio: expansiones, contracciones y revisiones. La operación de expansión es la más simple de caracterizar desde el punto de vista lógico, pues consiste solamente en la adición de nuevas creencias. Sin embargo, las contracciones y revisiones no tienen esta propiedad. Las contracciones involucran la eliminación de creencias, mientras que las revisiones involucran tanto la adición como la eliminación de creencias. El orden parcial de credibilidad entre agentes no necesita permanecer estático, ya que el agente puede decidir actualizar su relación de orden parcial para reflejar una nueva percepción de la credibilidad de un informante. Es por esto que otro de los objetivos de esta tesis es el estudio y desarrollo de técnicas y formalismos para la actualización del grado de credibilidad que se le asigna a un agente por interactuar en el marco de un sistema multi-agente. Aquí también estudiamos operadores de cambio, no sobre creencias (como mencionamos antes), sino sobre orden parcial de credibilidad. Con estos operadores se puede modelar la dinámica de sistemas de confianza y reputación. Por lo tanto, la investigación también se enfocará en la caracterización y desarrollo de operadores de cambio que permitan modelar la dinámica de la confianza y reputación de agentes en un sistema. De esta manera, los agentes podrán actualizar la relación de orden con la cual se representa la reputación de sus pares. Así, estos operadores podrán ser usados para alterar dinámicamente la estructura de la credibilidad de los informantes a fin de reflejar una nueva percepción de la credibilidad de un informante o la llegada de un nuevo agente al sistema. En resumen, se pretende combinar formalismos de revisión de creencias y actualización de conocimiento con técnicas de mantenimiento de confianza y reputación de agentes en un ambiente distribuido para representar la dinámica de órdenes parciales de credibilidad. / Tesis doctoral del Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación (Universidad Nacional del Sur). Grado alcanzado: Doctor en Ciencias de la Computación. Director de tesis: Alejandro J. García y Marcelo A. Falappa. La tesis, presentada en el año 2010, obtuvo el Premio "Dr. Raúl Gallard" en el 2012.